基于数字图像的光学元件表面缺陷检测

发布时间：2018-05-01 07:21

  本文选题：光学元件 + 缺陷检测　； 参考：《激光杂志》2017年01期

【摘要】：光学元件表面缺陷检测依赖高精密仪器配合人工检测,存在检测精度低的难题,为此提出基于数字图像特征分割和角点检测的光学元件表面缺陷检测算法。首先采用激光扫描方法采集光学元件表面图像,引入最小二乘匹配滤波方法降噪,然后通过纹理尺度自适应分割方法进行表面缺陷的边缘轮廓特征分割,结合Harris角点检测算法实现对表面缺陷检测。结果表明,提出的算法对光学元件表面缺陷检测轮廓分割和标识准确性高,准确检测概率高于传统算法。
[Abstract]:The surface defect detection of optical components depends on high precision instruments and manual detection, which has the problem of low detection precision. Therefore, an algorithm based on digital image feature segmentation and corner detection is proposed to detect surface defects of optical components. Firstly, the laser scanning method is used to collect the surface image of the optical element, and the least square matched filter is introduced to reduce the noise. Then, the edge contour feature of the surface defect is segmented by the texture scale adaptive segmentation method. Harris corner detection algorithm is used to detect surface defects. The results show that the proposed algorithm is more accurate and accurate than the traditional algorithm in the detection of surface defects of optical elements.
【作者单位】： 伊犁师范学院;
【基金】：新疆自治区高校科研计划项目(XJEDU2011I49)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1828316